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05/04/2020 A EFICIÊNCIA RELATIVA DAS DESPESAS EM EDUCAÇÃO E P&D NOS NOVOS ESTADOS-MEMBROS DA UE
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Revista de Economia e Gestão de Negócios
ISSN 1611-1699 print / ISSN 2029-4433 on-line
2012 Volume 13 (5): 832–848
doi: 10.3846 / 16111699.2011.620167
A EFICIÊNCIA RELATIVA DA EDUCAÇÃO E P&D
DESPESAS NOS NOVOS ESTADOS-MEMBROS DA UE
Aleksander Aristovnik
Faculdade de Administração, Universidade de Ljubljana, Eslovênia
E-mail: aleksander.aristovnik@fu.uni-lj.si
Recebido em 30 de abril de 2011; aceito em 11 de agosto de 2011
Resumo. O artigo tenta medir a eficiência relativa na utilização da educação pública
despesas com pesquisa e desenvolvimento nos novos estados membros da UE em comparação com os países selecionados da UE
(mais Croácia) e países da OCDE. Como recursos alocados ao setor de educação e P&D
são significativamente limitados, uma ênfase especial deve ser dada ao seu uso eficiente
restrições institucionais e legais. Aplicando metodologia não paramétrica, isto é,
Data Envelopment Analysis (DEA), uma eficiência relativa é definida como o desvio de
a fronteira de eficiência que representa o máximo resultado / produção alcançável em
cada nível de entrada. Uma análise das medidas de eficiência (orientadas para o produto) mostra que entre
os novos estados membros da UE Hungria, Estônia e Eslovênia parecem ser uma boa referência
no campo do ensino primário, secundário e superior, respectivamente. No
Por outro lado, Chipre e novamente a Hungria dominam no setor de P&D, mesmo que por
razões diferentes. Os resultados empíricos também sugerem que, em geral, novos membros da UE
os estados mostram eficiência relativamente alta no ensino superior, enquanto ficam muito atrás no
Medidas de eficiência em pesquisa e desenvolvimento.
Palavras-chave: gastos públicos, educação, P&D, eficiência técnica, análise DEA, novos
Membros da UE, OCDE.
A referência a este artigo deve ser feita da seguinte forma: Aristovnik, A. 2012. O parente
eficiência das despesas com educação e P&D nos novos estados membros da UE, Journal of
Economia e Gestão de Negócios 13 (5): 832–848.
Classificação JEL: C14, H50, I21, O30.
1. Introdução
A riqueza futura e a posição competitiva de cada nação no mundo globalizado dependem
cada vez mais sua capacidade de criar e absorver conhecimento. Uma característica essencial do conhecimento
A vantagem é que requer capital humano (pessoas instruídas) para sua produção e
inscrição. De fato, o crescimento econômico a longo prazo da economia repousa em sua capacidade
aumentar a produtividade através do rápido progresso tecnológico. Portanto, o nacional
sistemas de educação e pesquisa e desenvolvimento (P&D) são as ferramentas essenciais
para a criação e aplicação de conhecimento. No entanto, como a maioria dos países está
diante de demandas crescentes por seus recursos (públicos) limitados, há um
pressão para melhorar a alocação e utilização de recursos. Assim, os formuladores de políticas
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em vários países, cada vez mais se preocupava em medir a eficiência.
As despesas com educação e P&D compreendem uma quantidade relativamente importante de
renda nacional, o interesse em examinar se essas despesas são econômicas
aumentou recentemente.
O artigo une os esforços de outros acadêmicos na investigação de eficácia em educação e P&D
aplicando uma metodologia não paramétrica. Portanto, o objetivo do artigo é
revisar algumas pesquisas anteriores sobre a medição da eficiência da educação pública e
Setores de pesquisa e desenvolvimento, bem como algumas questões conceituais e metodológicas de
aproximação. Mais importante ainda, é apresentada a técnica de análise por envelope de dados (DEA)
e depois aplicado à ampla gama de países da UE e da OCDE, incluindo novos
Estados membros 1 , para avaliar a eficiência técnica nos dois setores selecionados. o
A importância de examinar a eficiência das despesas do setor público é particularmente acentuada
para economias de mercado emergentes onde os recursos públicos são normalmente insuficientes. Quando
serviços públicos são fornecidos, a medição do desempenho se torna um inevitável
ferramenta de gestão porque, quando a ineficiência continua, os constituintes dessa ineficiência
unidade sofre. O governo precisa de ferramentas de benchmarking para fornecer incentivos a boas
setores de desempenho e induzir setores ineficientes a ter um desempenho melhor. No entanto, o
O foco do artigo não é como cortar gastos (públicos), mas sim mais em investimentos
potencializar reservas potenciais para aumentar a relação custo / benefício dos gastos públicos,
aproveitar ao máximo os recursos públicos (e privados) limitados 2 .
O artigo está organizado da seguinte forma. Na próxima seção, apresentamos uma breve literatura
visão de medição da educação pública e da eficiência dos gastos em P&D. A seção 3 mostra
uma base teórica de metodologias não paramétricas, com foco especial em dados
Análise de Envelope (DEA) e as especificações dos modelos. Esboços da Seção 4
os resultados da análise de eficiência não paramétrica do setor de educação e P&D.
A seção final fornece comentários finais e algumas implicações políticas.
2. Uma breve revisão da literatura
Estudos anteriores sobre desempenho e eficiência do setor público (em nível nacional
el) que métodos não paramétricos aplicados encontram divergência significativa de eficiência entre
países. Os estudos incluem notavelmente Fakin e Crombrugghe (1997) para o setor público,
Gupta e Verhoeven (2001) para educação e saúde na África, Clements (2002) para
educação na Europa, Aubyn (2003) para gastos com educação na OCDE, Afonso et al.
(2005, 2006) para gastos com desempenho do setor público na OCDE e em emergentes
Afonso e St. Aubyn (2005, 2006a, 2006b) pela eficiência na prestação de serviços de saúde
e educação nos países da OCDE. De Borger e Kerstens (1996) e Afonso e Fer-
1 Neste artigo, o grupo de novos estados membros da UE consiste na Bulgária, Chipre, República Tcheca, Estônia,
Hungria, Letônia, Lituânia, Polônia, Romênia, Eslováquia e Eslovênia.
2 Observe, no entanto, que não são apenas as despesas públicas, mas também as políticas regulatórias tributárias que afetam a
eficiência do setor público. Embora as despesas sejam uma proxy relativamente boa da carga tributária,
ignorar a composição da receita tributária e outras características do sistema tributário.
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nandes (2006) encontram evidências de ineficiências de gastos para o setor de governo local.
Além disso, Afonso et al. (2008) avaliam a eficiência dos gastos públicos na redistribuição
renda. A maioria dos estudos aplica o método Data Envelopment Analysis (DEA) enquanto
Afonso e Aubyn (2006a) realizaram uma análise DEA / Tobit em duas etapas, no contexto de
uma análise entre países da eficiência do ensino médio.
Outros autores (por exemplo, Mandl et al. 2008; Jafarov, Gunnarsson 2008) tentaram melhorar
sobre o trabalho de Afonso et al. (2005). Os clusters de países resultantes são muito semelhantes.
Os países do sul da Europa apresentam baixo desempenho geral e educacional, novas
Os estados membros da UE mostram baixo desempenho geral, mas alto nível educacional, e os
Países do norte da Europa e anglo-saxões com altas pontuações em ambos os itens (embora
as diferenças entre os países no desempenho educacional são altas; por exemplo, Luxem-
com uma pontuação macroeconômica alta, mas com resultados bastante baixos para a eficácia de
seu sistema educacional).
Embora existam vários estudosque examinam a eficiência técnica na educação
(ver também Castano, Cabanda 2007; Grosskopf, Mourtray 2001; Johnes 1996, 2006; Joh-
nes, J., Johnes, G. 1995; Li, 2000; Cherchye et al. 2010), pouquíssimos estudos recentes
examinou a eficiência dos países na utilização de gastos com P&D (Wang, Huang 2007;
Sharma, Thomas 2008; Liu 2010; Zhong et al. 2011). Usando análise de envelope de dados
(DEA) para educação e P&D, vários grupos de países foram comparados
como OCDE (Afonso, Aubyn 2005; Afonso et al. 2005; Jafarov, Gunnarsson 2008),
Países africanos (Gupta, Verhoeven 2001) e países em desenvolvimento (De Sijpe, Rayp
2004; Herrera, Pang 2005; Zhong et al. 2011). No entanto, muito perspicaz, cross-country
análises, particularmente para os dois setores, ou seja, educação e P&D, raramente são usadas
para análise de políticas. Essa lacuna na literatura é abordada nas próximas seções deste
documento em que a abordagem DEA é aplicada a vários países da UE (mais a Croácia) e da OCDE.
3. Metodologia não paramétrica para avaliar a eficiência no setor público
A medição da eficiência geralmente requer: (a) uma estimativa de custos; (banimento
estimativa de produção; e (c) a comparação entre os dois. Aplicando esse conceito a
atividades de gastos dos governos, podemos dizer que os gastos públicos são eficientes
quando, dado o valor gasto, produz o maior benefício possível para o país
população 3 . Frequentemente, a eficiência é definida em um sentido comparativo: a relação entre
benefícios e custos no país X são comparados com os de outros países. Isso pode ser
para despesas totais do governo ou para despesas relacionadas a funções específicas
como saúde, educação, redução da pobreza, construção de infra-estruturas e assim por diante. E se
no país X, os benefícios excedem os custos em uma margem maior do que em outros países,
então os gastos públicos no país X são considerados mais eficientes. No entanto, as medidas
O aumento da eficiência pública é relativamente complicado, pois a comparação e mensuração
dos custos e benefícios pode ser difícil. Classificações orçamentárias deficientes, falta de
dados confiáveis, dificuldades na alocação de custos fixos para uma função específica e falha no
3 A palavra benefício é usada porque os economistas costumam fazer uma distinção entre produto e resultado.
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atribuir algum valor ao uso de bens públicos usados na atividade também pode dificultar a
determinação de custos reais 4 .
A Figura 1 ilustra o vínculo entre entrada, saída e resultado, os principais componentes
indicadores de eficiência e eficácia. Os recursos monetários e não monetários
implantado (isto é, a entrada) produz uma saída. Por exemplo, gastos com educação (entrada)
afeta o número de alunos que completam uma nota (saída). A taxa de entrada-saída é a
medida mais básica de eficiência 5 . No entanto, comparado à medição da produtividade,
o conceito de eficiência incorpora a idéia da fronteira de possibilidades de produção, que
indica níveis viáveis de produção, dada a escala de operações. Quanto maior a saída para
uma determinada entrada ou quanto menor a entrada para uma determinada saída, mais eficiente a atividade
é. A produtividade, por comparação, é simplesmente a proporção de produtos produzidos em relação aos insumos utilizados.
Por outro lado, a eficácia relaciona a entrada ou a saída aos objetivos finais
a ser alcançado, ou seja, o resultado. O resultado está frequentemente ligado ao bem-estar ou crescimento
objetivos e, portanto, pode ser influenciado por vários fatores (incluindo produtos, mas
fatores exógenos do 'ambiente'). A eficácia é mais difícil de avaliar
que eficiência, já que o resultado é influenciado pela escolha política. A distinção
entre o produto e o resultado é frequentemente desfocado e o produto e o resultado são usados
de maneira intercambiável, mesmo que a importância da distinção entre os dois conceitos
é reconhecido. Por exemplo, os resultados de um sistema de saúde são frequentemente medidos em termos de
do número de operações realizadas ou dias passados em um hospital. O resultado final,
no entanto, pode ser quantos pacientes melhoraram o suficiente para retornar a uma vida ativa. Portanto,
a eficácia mostra o sucesso dos recursos utilizados na consecução dos objetivos estabelecidos.
Uma abordagem comum para medir a eficiência baseia-se no conceito de eficiência
nível (fronteira de possibilidade de produtividade). Existem várias técnicas para calcular ou
4 Mais sobre como medir custos e eficiência dos gastos públicos, ver Afonso et al. (2006).
5 Ao medir a eficiência, é possível fazer uma distinção entre eficiência técnica e alocativa.
A eficiência técnica mede a relação pura entre insumos e produtos que levam a produção
fronteira de possibilidade em consideração. Por outro lado, a ineficiência alocativa ocorre se a distribuição
de determinados produtos do setor público não está de acordo com as preferências pessoais (Bailey 2002: 119).
Fig. 1. Estrutura conceitual de eficiência e eficácia
Fonte : Mandl et al. (2008)
Entrada
Monetário e
não monetário
Recursos
Eficiência alocativa
Eficiência técnica
Resultado Resultado
Eficácia
Fatores Ambientais
por exemplo, estrutura regulatória-competitiva, histórico socioeconômico, clima,
desenvolvimento, funcionamento da administração pública
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estimar a forma da fronteira de eficiência. A maioria das investigações destinadas a medir
eficiência são baseados em métodos paramétricos ou não paramétricos. As principais diferenças
entre a abordagem paramétrica e a não paramétrica é que a fronteira paramétrica
funções requerem a definição ex ante da forma funcional da fronteira de eficiência.
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Enquanto uma abordagem paramétrica assume uma forma funcional específica para o relacionamento
entre entrada e saída, uma abordagem não paramétrica constrói uma fronteira de eficiência
usando dados de entrada / saída para toda a amostra após uma programação matemática
método 6 . Uma fronteira calculada fornece uma referência pela qual a eficiência
o comportamento pode ser julgado. Essa técnica é, portanto, baseada em dados primários. Entre as diferentes
métodos não-paramétricos diferentes, a técnica Casco de Disposição Livre (FDH) impõe a
menos restrições 7 . Segue uma abordagem gradual para construir a fronteira de eficiência.
Ao longo dessa fronteira de possibilidade de produção, pode-se observar o nível mais alto possível de
saída / resultado para um determinado nível de entrada. Por outro lado, é possível determinar o
nível mais baixo de entrada necessário para atingir um determinado nível de produto / resultado. Isso permite
identificar produtores ineficientes, tanto em termos de eficiência dos insumos quanto em termos de produção /
eficiência dos resultados (Afonso et al. 2005).
Uma técnica não paramétrica alternativa que recentemente começou a ser comumente aplicada
A análise de despesa (pública) é a Data Envelopment Analysis (DEA) 8 . DEA é
uma metodologia de parametrização de fronteira não paramétrica originalmente introduzida por Charnes,
Cooper e Rhodes, em 1978, que compara entidades funcionalmente semelhantes descritas por um
conjunto comum de vários atributos numéricos. DEA classifica as entidades em “eficiente”
ou "artistas" versus "ineficientes" ou "não-artistas". De acordo com o quadro da DEA
trabalho, as ineficiências são os graus de desvio da fronteira. Ineficiência de entrada
mostram o grau em que os insumosdevem ser reduzidos para que o país ineficiente
na fronteira da prática eficiente. As ineficiências da produção são o aumento necessário na produção
para que o país se torne eficiente. Se um país em particular reduz seus insumos em
ineficiência valoriza ou aumenta seus resultados pela quantidade de ineficiência, poderia
tornar-se eficiente; isto é, poderia obter uma pontuação de eficiência de um. O critério para
A classificação é determinada pela localização do ponto de dados das entidades em relação ao
fronteira eficiente do conjunto de possibilidades de produção. A classificação de qualquer
entidade pode ser alcançada resolvendo um programa linear (LP).
Vários tipos de modelos DEA podem ser usados, dependendo do problema em questão. o
O modelo DEA que usamos pode ser diferenciado pela escala e orientação do modelo. E se
não se pode presumir que as economias de escala não mudam, então uma variável retorna
tipo de escala DEA (VRS), o modelo selecionado aqui, é uma escolha apropriada (como
um modelo de retorno constante à escala (CRS)). Além disso, se para alcançar
melhor eficiência, as prioridades dos governos são ajustar seus produtos (antes dos insumos),
um modelo DEA orientado para a saída, em vez de um modelo orientado para entrada, é apropriado. o
6 Para uma visão geral das técnicas não paramétricas, consulte Simar e Wilson (2003).
7 A análise da FDH foi proposta pela primeira vez por Deprins et al. (1984).
8 A análise DEA, originária do trabalho seminal de Farrell (1957), foi originalmente desenvolvida e aplicada
para empresas que convertem insumos em produtos (ver Coelli et al. (2002) para diversas aplicações).
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A maneira pela qual o programa DEA calcula os escores de eficiência pode ser explicada brevemente
usando notação matemática (adaptado de Ozcan 2007). O envelope do VRS
mulação é expressa da seguinte forma:
VRS p (Y 1 , X 1 , u 1 , v 1 ): min - ( u 1 s + v 1 e);
Y X - Y s = 1 ;
- X λ - e = –X 1 ;
1 = 1;
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λ ≥ 0, e ≥ 0, s ≥ 0.
Para a unidade de tomada de decisão 1, x i1 ≥ 0 indica o iésimo valor de entrada e y i1 ≥ 0 indica o
r th valor de saída. X 1 e Y 1 denotam, respectivamente, os vetores dos valores de entrada e saída.
As unidades que se encontram (determinam) a superfície são consideradas eficientes na terminologia DEA. Unidades
que não se encontram na superfície são denominados ineficientes. Valores ótimos de variáveis para deci-
A unidade 1 de produção de sião é denotada pelo vetor s s 1 , pelo vetor m e 1 e pelo vetor n λ 1 .
Embora o DEA seja uma poderosa técnica de otimização que pode avaliar o desempenho
de cada país, tem certas limitações. Quando se tem que lidar com um grande número de
insumos e produtos, e um pequeno número de países está sob avaliação, a discriminação
O poder natural da DEA é limitado. No entanto, os analistas podem superar essa limitação
incluindo apenas os fatores (entrada e saída) que fornecem os componentes essenciais da
“Produção”, evitando distorções nos resultados da DEA. Isso geralmente é feito por elimi-
indicando um de um par de fatores fortemente correlacionados positivamente entre si.
Na maioria dos estudos que utilizam DEA, os dados são analisados transversalmente, com cada
unidade de tomada de decisão (DMU) - neste caso, o país - sendo observada apenas uma vez.
No entanto, os dados sobre DMUs geralmente estão disponíveis em vários períodos. Em tais
casos, é possível executar DEA ao longo do tempo, onde cada DMU em cada período
é tratado como se fosse uma DMU distinta. No entanto, no nosso caso, o conjunto de dados para todos os
Os testes do estudo incluem dados médios para o período 1999-2007 (incluindo o PISA
Média de 2006), a fim de avaliar medidas de eficiência a longo prazo como
processos de pesquisa e desenvolvimento são caracterizados por atrasos de tempo em até 37 países da UE (mais a Croácia) e
Países da OCDE. O programa usado para calcular as eficiências técnicas é o
Software DEA Frontier . Os dados são fornecidos pelo Eurostat, OCDE, UNESCO e pelo
Banco de dados de indicadores de desenvolvimento mundial do Banco Mundial.
A especificação das saídas e entradas é um primeiro passo crucial no DEA, uma vez que o maior
o número de saídas e entradas incluídas em qualquer DEA, maior será a expectativa
proporção de DMUs eficientes, e maior será a eficiência média geral esperada
eficiência (Chalos 1997). Medidas comuns de produção do ensino na educação utilizadas em
estudos são baseados em taxas de graduação e / ou conclusão (ver Johnes 1996; Jafarov,
Gunnarsson 2008), pontuações do PISA (ver Afonso, Aubyn 2005; Jafarov, Gunnarsson 2008)
proporção aluno-professor e taxa de matrícula (ver Jafarov, Gunnarsson 2008). No outro
Por outro lado, os resultados do processo de P&D são geralmente patentes e publicações (ver Wang,
Huang 2007; Sharma, Thomas 2008). Além disso, a literatura mostra que as especificações
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A entrada dos insumos é geralmente na forma de despesa doméstica (pública ou total) (em
% do PIB) (para educação ou P&D) ou o número de professores (ou pesquisadores) por milhão
habitantes leão. No entanto, esses estudos também demonstram que o DEA é um efetivo
ferramenta de pesquisa para avaliar a eficiência dos setores de educação e P&D, considerando
misturas de entrada e tipos e números de saídas.
Assim, semelhante à literatura empírica anterior, nesta análise, o conjunto de dados para avaliar
A eficácia do setor educacional (em diferentes níveis) inclui dados de entrada, isto é, gastos (públicos)
por aluno, ensino superior (% do PIB por habitante) ou gasto total em educação (em%
dados do produto / resultado, ou seja, matrícula escolar, ensino superior (% bruto), professor / aluno
proporção de pilotos, taxa de conclusão primária, total (% da faixa etária relevante), desemprego com
ensino superior (% do total de desempregados), força de trabalho com ensino superior (%
do total) e pontuação média do PISA em 2006. Existem até trinta e sete países incluídos
na análise (países selecionados da UE (mais a Croácia) e da OCDE). Diferentes entradas e
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produtos / resultados foram testados em quatro modelos (consulte a Tabela 1).
Tabela 1. Conjunto de entradas e saídas / resultados para o DEA - Setor de Educação (em diferentes níveis)
Modelo Entradas Produtos / Resultados
1
(Primário)
Despesas por aluno, ensino primário
(% do PIB por habitante) 2
• Matrícula escolar, primária (% bruta)
• Proporção aluno-professor no ensino fundamental 2
• Taxa de conclusão primária, total (% de
faixa etária relevante) 2
2
(Secundário)
Despesas públicas por aluno como
% do PIB per capita. Secundário 1
• Média do PISA 2006 3
• Matrícula escolar, secundária (% bruta) 2
• Relação aluno-professor. Secundário 1
3
(Terciário)
Despesas por aluno, ensino superior
(% do PIB por habitante) 2
• Desemprego com ensino superior
(% do total de desempregados) 2
• Força de trabalho com ensino superior
(% do total) 2
• Matrícula escolar, ensino superior (% bruto) 2
4
(Total)
Despesa total em educação,
(em% do PIB) 2
• Média do PISA 2006
Fontes : 1 UNESCO; 2 Banco Mundial; 3 OCDE
Além disso, para testar uma eficiência relativa do setor de P&D, insumos quantitativos adicionais e
os dados de saída são coletados e processados. Os insumos do processo de P&D são gastos totais
em pesquisa e desenvolvimento (como% do PIB) e pesquisadores em pesquisa e desenvolvimento (por milhão de pessoas). A saída
pode estar na forma de publicações ou patentes (ver Sharma, Thomas 2008), portanto, o
Os dados brutos para a produção empregados neste estudo incluem o totalde pedidos de patentes europeias
artigos (por milhão de pessoas), artigos de periódicos científicos e técnicos (por milhão de pessoas),
e exportações de alta tecnologia (% das exportações de manufaturados). A tabela 2 mostra a entrada e
dados de saída / resultado usados em quatro modelos diferentes.
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Tabela 2. Conjunto de insumos e produtos / resultados para o setor DEA - P&D
Modelo Entradas Produtos / Resultados
Eu Despesa total
em pesquisa e desenvolvimento
(em% do PIB) 1
• Total de pedidos de patente européia
(por milhão de pessoas) 3
II Despesa total
em pesquisa e desenvolvimento
(em% do PIB)
• Total de pedidos de patentes na Europa (por milhão de pessoas)
• Artigos de periódicos científicos e técnicos (por milhão de pessoas) 2
III Despesa total
em pesquisa e desenvolvimento
(em% do PIB)
• Total de pedidos de patentes na Europa (por milhão de pessoas)
• Artigos de periódicos científicos e técnicos (por milhão de pessoas)
• Exportações de alta tecnologia (% das exportações de manufaturados) 2
IV Despesa total
em pesquisa e desenvolvimento
(em% do PIB)
Pesquisadores em P&D
(por milhão de pessoas) 2
• Total de pedidos de patentes na Europa (por milhão de pessoas)
• Artigos de periódicos científicos e técnicos (por milhão de pessoas)
• Exportações de alta tecnologia (% das exportações de manufaturados)
Fontes : 1 UNESCO; 2 Banco Mundial; 3 Eurostat
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4. Resultados empíricos
4.1 Resultados de eficiência educacional
Esta subseção mostra a aplicação empírica da Data Envelopment Analysis
(DEA) 9 . Ao analisar os resultados da educação 10 , usando o modelo 1 (consulte a Tabela 1) e
aplicação da técnica da fronteira de eficiência da DEA em um grupo selecionado de países da UE / OCDE
países e Croácia para medir a eficiência do ensino primário, Dinamarca, Hungria
e Portugal são vistos como os mais eficientes. Os países eficientes também são Grécia, Islândia
e Romênia, no entanto, suas despesas primárias por aluno (em% do PIB) são muito
baixa e em média inferior a 12% (a média da UE / OCDE é de 18,7% no
período considerado). Pode-se ver também que alguns países se aproximam muito da fronteira
(por exemplo, R. Checa e Itália), enquanto os outros países estão mais distantes e, portanto, menos
eficiente (por exemplo, Turquia e Croácia) (consulte a Tabela 3). Alguns países menos eficientes deveriam
diminuir significativamente sua contribuição (gasto primário por aluno) (por exemplo, Eslovênia de
27,0% a 22,0%) e / ou aumentam seus resultados, ou seja, matrículas escolares (por exemplo, Irlanda e
Polónia), taxa de conclusão do ensino primário (Bélgica) e rácio professor-aluno (Turquia e Irlanda)
para se tornar eficiente 11 . Curiosamente, os novos estados membros da UE são, em geral,
9 Todos os resultados calculados estão disponíveis mediante solicitação do autor.
10 Todos os resultados estão relacionados ao DEA com uma orientação de saída, permitindo retornos variáveis de escala
(VRS). Uma orientação de saída concentra-se na quantidade pela qual as quantidades de saída podem ser proporcionalmente
aumentado sem alterar as quantidades de entrada usadas. Usar uma abordagem de orientação de entrada leva a
resultados de eficiência semelhantes aos apresentados no texto.
11 A pontuação média em eficiência de produção para o ensino primário é de 1,050, o que significa que a média
país poderia aumentar os produtos / resultados em cerca de 5,0% se fosse eficiente. Os resultados também
confirmamos nossas expectativas, de que um setor público maior aumenta a ineficiência no ensino fundamental.
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relativamente mais eficiente do que os países não pertencentes à UE na amostra, no entanto, eles mostram
eficiência relativamente baixa em relação aos antigos estados membros da UE.
Em termos dos índices de eficiência do ensino médio, mesmo dez países analisados
rotulados como eficientes (ver Tabela 3), no entanto, apenas a Romênia e a Eslováquia representam
novos estados membros da UE neste grupo de países eficientes. A eficiência média de saída
pontuação é 1.06715, o que significa que o país médio poderia aumentar os resultados /
quase 7,0%, se eficiente. Os piores desempenhos são o México e
Bulgária com uma pontuação PISA bem abaixo da média (consideravelmente abaixo de 490),
matrícula (significativamente menor que 103,6%) e proporção professor-aluno (menor que 0,086). No-
ação, ambos os países devem aumentar sua produção em mais de 10% para se tornarem
eficiência eficiente (semelhante à eficiência média dos novos estados membros da UE, que é a menor
subgrupo eficiente na análise).
Ao testar a eficiência do ensino superior, onze dos 37 países analisados
dentro da formulação para o ensino superior apresentada na Tabela 1 foram estimadas como
eficiente. Esses países são Canadá, República Tcheca, Finlândia, Coréia, Letônia, Lituânia,
Rússia, Eslováquia, Eslovênia e Estados Unidos. Os resultados da análise DEA
(Modelo 3) também sugerem um nível relativamente alto de ineficiência no ensino superior em
ampla gama de países e, correspondentemente, espaço significativo para racionalizar
gastos sem sacrificar, além de melhorar potencialmente os resultados terciários e
vem. De fato, os países em questão poderiam melhorar seus índices de eficiência
diminuindo a sua contribuição (despesa por aluno (em% do PIB)), em particular no
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Dinamarca e Suíça. No entanto, ainda mais importante, um aumento significativo deresultados / resultados é necessário sob a forma de matrícula escolar (em particular em Chipre e
México) e sob a forma de força de trabalho com ensino superior (em Portugal, Turquia
e Romênia). Em geral, a pontuação do produto / resultado pode ser maior em cerca de 6% em média
era. Curiosamente, os países não membros da UE mostram notas DEA significativamente piores, pois
aumentar seus resultados / resultados terciários em mais de 13% (em comparação com
os antigos estados membros da UE representam cerca de 7% e os novos estados membros da UE apenas 1,4%).
Análise empírica adicional, testando a eficiência do gasto total em educação
(Modelo 4), mostra que os piores desempenhos de eficiência são Bulgária, Romênia e Por-
tugal (ver Tabela 4). De fato, se esses países empregassem os recursos de maneira eficiente
Além disso, eles poderiam aumentar suas pontuações no PISA em 19,5%, 15,6% e 13,6%, respectivamente.
A principal razão para a ineficiência educacional nesses países reside na transformação
resultados do ensino médio em resultados reais (ver FMI 2008) (os mesmos problemas
alguns outros novos estados membros da UE, particularmente Letônia, Lituânia e Hungria). o
Os resultados também mostram que os melhores desempenhos (em termos de eficiência) parecem ser a Finlândia e
Japão, enquanto a Grécia apresenta um bom resultado de eficiência devido aos menores gastos com educação
(média de apenas 3,6% do PIB em 1999-2007). Curiosamente, resultados de DEA orientados para o produto
confirmar que os países escandinavos poderiam obter o mesmo resultado com a redução de
despesas com educação em até 2,3 pontos percentuais (na Dinamarca). No entanto, o novo
Os estados membros da UE, em geral, mostram a mesma eficiência que os antigos estados membros da UE
(ambos os grupos poderiam aumentar suas pontuações no PISA em cerca de 10%, em média).
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Tabela 3. A eficiência relativa dos estados membros da UE (mais a Croácia)
países da OCDE na educação
(Distribuição por quartis do ranking dos escores de eficiência)
Nível I. quartil II quartil III quartil IV quartil
Primário
Educação
Dinamarca
Grécia
Hungria
Islândia
PortugalRomênia
República Checa
Itália
Espanha
Eslováquia
Alemanha
Noruega
Áustria
Finlândia
Lituânia
Países Baixos
Irlanda
França
Bulgária
Chipre
Estônia
Estados Unidos
Eslovênia
Polônia
Letônia
Peru
Croácia
Suécia
Bélgica
Secundário
Educação
Bélgica
Finlândia
Grécia
Irlanda
Coréia
Países Baixos
Noruega
Portugal
Romênia
Eslováquia
Nova Zelândia
Dinamarca
Estônia
República Checa
Japão
Suécia
Hungria
Áustria
Lituânia
Polônia
Alemanha
Islândia
Letônia
Eslovênia
Croácia
Espanha
França
Itália
Reino Unido
Bulgária
México
Estados Unidos
Terciário
Educação
Canadá
República Checa
Finlândia
Coréia
Letônia
Lituânia
Polônia
Hungria
Romênia
Bulgária
Austrália
Áustria
Irlanda
Itália
Portugal
Estônia
Reino Unido
Suécia
Japão
Nova Zelândia
Croácia
Peru
Islândia
Suíça
Espanha
Países Baixos
França
Dinamarca
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RússiaEslováquia
Eslovênia
Estados Unidos
Grécia NoruegaBélgica MéxicoChipre
Notas: Os escores de eficiência relativa são baseados nos modelos apresentados na Tabela 1. Os países são classificados
dos mais eficientes (por exemplo, a Dinamarca ocupa o 1º lugar no ensino primário) aos menos eficientes (Bélgica
ocupa a 29ª posição). Trinta e sete (ou menos) países estão incluídos na análise (UE-27, OCDE e Croácia).
Os novos estados membros da UE são apresentados em itálico.
Fontes : Banco Mundial (2010); UNESCO (2010); OCDE (2010); cálculos próprios
4.2 Resultados de eficiência em P&D
Os resultados da formulação VRS orientada para o resultado da análise DEA (baseada no
I-IV na Tabela 2) sugerem um nível relativamente alto de ineficiência no setor de P&D em
países selecionados da UE e da OCDE e, consequentemente, espaço significativo para racionalizar
esses gastos sem sacrificar, além de potencialmente melhorar, os resultados de P&D e
resultados (ver Tabela 5). De fato, a partir dos resultados empíricos, pode-se ver que o total
O número de países eficientes varia significativamente de um modelo para o outro. Lá
Existem apenas dois países tecnicamente eficientes no Modelo I, ou seja, Chipre e Suíça.
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Tabela 4. A eficiência relativa dos estados membros selecionados da UE (mais a Croácia)
países da OCDE na educação
(Distribuição por quartis do ranking dos escores de eficiência) (Modelo 4)
País Eficiência VRS orientada para a saída Classificação Benchmarks
Finlândia 1.00000 1
Grécia 1.00000 1
Japão 1.00000 1
R. checo 1.01370 4 Grécia, Japão
Países Baixos 1.01971 5 Finlândia, Japão
Eslováquia 1.04248 6 Grécia, Japão
Estônia 1.04817 7 Finlândia, Japão
Alemanha 1.05221 8 Finlândia, Japão
Islândia 1.05541 9 Finlândia, Japão
Suíça 1.07374 10 Finlândia, Japão
Croácia 1.07427 11 Grécia, Japão
Polônia 1.07577 12 Finlândia, Japão
Espanha 1.07915 13 Grécia, Japão
Bélgica 1.08288 14 Finlândia
Irlanda 1.08607 15 Finlândia
Áustria 1.08700 16 Finlândia, Japão
Reino Unido 1.08986 17 Finlândia, Japão
Eslovênia 1.09281 18 Finlândia
Hungria 1.09307 19 Finlândia, Japão
Suécia 1.09620 20 Finlândia
Dinamarca 1.10320 21 Finlândia
Itália 1.10961 22 Finlândia, Japão
Peru 1.11606 23 Grécia, Japão
França 1.11721 24 Finlândia, Japão
A. Aristovnik. A relativa eficiência das despesas com educação e P&D nos novos estados membros da UE
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Lituânia 1.12536 25 Finlândia, Japão
Letônia 1.13250 26 Finlândia, Japão
Noruega 1.13547 27 Finlândia
Portugal 1.13607 28. Finlândia, Japão
Romênia 1.15600 29 Grécia, Japão
Bulgária 1.19523 30 Grécia, Japão
Significar 1.082974
Std. Dev. 0,046890
Notas: As pontuações de eficiência relativa são baseadas no Modelo 4 apresentado na Tabela 1. Trinta e sete (ou menos) países
estão incluídos na análise (UE-27, OCDE e Croácia). Os novos estados membros da UE são apresentados em itálico.
Fontes : Banco Mundial (2010); UNESCO (2010); OCDE (2010); cálculos próprios
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Tabela 5. Resultados da DEA para eficiência em P&D em países selecionados da OCDE e da UE (mais a Croácia)
Não. País Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
Classificação VRSTE Classificação VRSTE Classificação VRSTE Classificação VRSTE
1 Áustria 1.813141 9 1,772511 11 1,74299 19 1,74299 20
2 Bélgica 1.946127 10 1,798519 12 1,798519 20 1,798519 21
3 Bulgária 16,97258 26 4.126472 23 3,257727 29 3,257727 30
4 Croácia 18.50990 28. 8.197272 30 2.505924 22 2,263016 22
5 Chipre 1.00000 1 1.00000 1 1.00000 1 1.00000 1
6 Czech R. 18.04899 27 7.376771 29 2,389574 21 2,389574 23
7 Dinamarca 1.804187 8 1.624639 10 1.413926 14 1.413926 16
8 Estônia 14.66091 25 4.350404 25 1.028351 6 1.028351 7
9 Finlândia 1.470816 5 1.416727 6 1.121134 8 1.121134 9
10 França 2.353204 12 2,23791 16 1.532798 17 1.532798 18
11 Alemanha 1,185866 4 1,185866 5 1,185866 10 1,185866 12
12 Grécia 5.166897 19 1.485402 8 1.23332 11 1.23332 13
13 Hungria 7.921077 22 4.251266 24 1.00000 1 1.00000 1
14 Islândia 3.833561 17 1.00000 1 1.00000 1 1.00000 1
15 Irlanda 2.615933 15 2.615933 17 1.416829 15 1.416829 17
16 Itália 1.689301 7 1.529446 9 1.529446 16 1.185155 10
17 Japão 2.236736 11 2.236736 15 1,297022 12 1,297022 14
18 Letônia 7.246675 21 4.707793 26 2.818828 24 2.818828 25
19 Lituânia 26.77351 30 8.615385 31 3.375551 30 3.375551 31
20 Países Baixos 1.095888 3 1.056028 4 1.00000 1 1.00000 1
21 Noruega 2.441297 13 1,926045 13 1.638207 18 1.638207 19
22 Polônia 21.70377 29 4.077039 22 4.077039 31 4.077039 32.
23 Portugal 13.41302 24 5.074669 27 2.627625 23 2.627625 24
24 Romênia 31.41902 31 6.039968 28. 3.137808 27 3.137808 28.
25 Eslováquia 11.18578 23 3,28307 21 2,908411 25 2,908411 26
26 Eslovênia 4.71298 18 3.236996 20 3.236996 28. 3.236996 29
27 Espanha 5.212312 20 3.169643 19 2,93125 26 2,93125 27
28 Suécia 1.570315 6 1.447259 7 1.350931 13 1.350931 15
29 Suíça 1.00000 1 1.00000 1 1.00000 1 1.00000 1
30 Turquia 55.19272 32. 11.91257 32. 7.363445 32. 1.00000 1
31 Rei Unido. 2.548216 14 1.994522 14 1.100405 7 1.100405 8
32 Estados Unidos 3.434942 16 2.936987 18 1.185618 9 1.185618 11
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Número de
países eficientes
2 3 5 6
Significar 9.130615 3,39637 2.068923 1,851716
Std. dev. 11,7775 2.610881 1.321141 0.916611
Nota: Escores de eficiência relativa (Modelos I – IV; veja a Tabela 2). Trinta e dois países estão incluídos no
análise (UE-27, OCDE e Croácia). Os novos estados membros da UE são apresentados em itálico. VRSTE - Te-
eficiência técnica do retorno variável à escala DEA.
Fontes : Banco Mundial (2010); UNESCO (2010); Eurostat (2010); cálculos próprios
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Contudo, com cerca de 0,33% do PIB, Chipre demonstra o nível mais baixo da
despesas em P&D entre todos os países da amostra. As nações menos eficientes
Turquia, Romênia, Lituânia e Polônia como resultado de um número extremamente baixo de
Total de pedidos de patentes na Europa (por milhão de pessoas), variando de 0,74 (Romênia)
a 2,36 (Lituânia) (por exemplo, a média do grupo UE / OCDE é 82,2). A fim de
Para aumentar a confiabilidade dos resultados, insumos e produtos / resultados adicionais foram
introduzido, resultando nos modelos II, III e IV (para detalhes, veja também a Tabela 2).
Adicionando outra saída no formulário (Modelo II) do número total de pesquisas científicas e técnicas
artigos de periódicos (por milhão de pessoas), os resultados mostram Chipre, Islândia e Suíça
ser países tecnicamente mais eficientes. Não surpreende que o número crescente de
os resultados de uma amostra relativamente pequena levam a um número maior de países eficientes.
Em geral, as classificações permanecem relativamente estáveis em comparação com o ModeloI (com
Islândia 12 como única exceção significativa).
Tabela 6. A eficiência relativa do setor de P&D em países selecionados da OCDE
e países da UE (mais a Croácia)
(Distribuição por quartis da classificação dos escores de eficiência nos quatro modelos)
I. quartil II quartil III quartil IV quartil
Chipre
Suíça
Países Baixos
Islândia
Finlândia
Alemanha
Suécia
Itália
Reino Unido
Dinamarca
Hungria
Grécia
Japão
Estados Unidos
Áustria
Bélgica
Estônia
França
Noruega
Irlanda
Espanha
Eslováquia
Eslovênia
Letônia
Peru
Portugal
República Checa
Croácia
Bulgária
Polônia
Romênia
Lituânia
Nota: Escores de eficiência relativa (Modelos I-IV; veja Tabela 2) - os países são classificados entre os mais
eficiente (por exemplo, Chipre ocupa o 1º lugar, a Suíça ocupa o 2º, etc.) até o menos eficiente (por exemplo, Lituânia
32). Trinta e dois países estão incluídos na análise (UE-27, OCDE e Croácia). A nova UE
os estados membros são apresentados em itálico.
Fontes : Banco Mundial (2010); UNESCO (2010); Eurostat (2010); cálculos próprios
O modelo III inclui outra variável de resultado, ou seja, exportações de alta tecnologia (% de
exportadas), o que representa a transferência de novos conhecimentos e tecnologias para
setor de exportação. Sob esse modelo, existem mais duas nações eficientes, a Hungria
e Holanda. Curiosamente, as maiores melhorias no ranking são mostradas pela Estônia
na Hungria, com médias de exportação de alta tecnologia representaram 22,8% e 25,3% em
1999-2007, respectivamente (a média UE / OCDE é de 15,1%). Para tornar-se
uma nação eficiente, os países selecionados devem aumentar significativamente o número de
A. Aristovnik. A relativa eficiência das despesas com educação e P&D nos novos estados membros da UE
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12 De fato, a Islândia parece ser uma exceção, pois possui um número extremamente alto de informações científicas e técnicas.
artigos de periódicos (em média 5,4400 por milhão de habitantes em 1999-2007), que é cerca de dez vezes
maior em comparação com a média do grupo. No entanto, ao retirar a Islândia da amostra, o
os resultados não mudam consideravelmente.
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Pedidos de patente europeia (por milhão de pessoas) (particularmente na Polônia, Romênia,
chave, R. Checa e Bulgária), o número de artigos de revistas científicas e técnicas (por
milhões de pessoas) (particularmente em países de alta densidade populacional, como Japão e Alemanha),
e a participação das exportações de alta tecnologia (na Bélgica, Itália e Eslovênia).
De acordo com a análise empírica apresentada, é óbvio que o setor de P&D em muitos
países considerados sofrem de eficiência técnica relativamente baixa. A ineficiência
é particularmente destacado nos novos estados membros da UE (mais a Croácia) e um pouco menos
membros da OCDE desenvolvidos, isto é, economias de mercado emergentes (ver Tabela 5). Quanto mais
desses países fica significativamente atrás em relação ao gasto total em P&D (em%
do PIB), será crucial aumentar esses recursos de maneira eficiente.
Assim, a melhoria da eficiência do setor, que pode contribuir significativamente
desenvolvimento e crescimento do país, deve, portanto, ser uma prioridade
praticamente para todos os países em um futuro próximo.
5. Conclusão
Nos últimos anos, o debate sobre o papel do setor público mudou significativamente para
fornece avaliações empíricas da eficiência e utilidade de suas atividades. De fato,
orçamentos apertados e cidadãos exigentes colocam os governos sob crescente pressão para
mostre que eles estão oferecendo um bom valor ao dinheiro. Fornecendo informações sobre público
O desempenho do setor pode satisfazer a necessidade de conhecimento do público e também pode ser uma ferramenta útil.
ferramenta para os governos avaliarem seu desempenho. A esse respeito, o objetivo do artigo
foi aplicar um método não paramétrico comum (Data Envelopment Analysis-DEA) a
medir a eficiência técnica em dois setores extremamente importantes que determinam
estabelecer crescimento econômico de longo prazo da economia nacional, isto é, educação e P&D.
Além disso, no artigo, a análise também mostra como o DEA pode ser usado para classificações
e classificações dos países em dois setores altamente importantes para a economia nacional.
Os resultados empíricos mostram que a eficiência técnica nos setores de educação e P&D difere
significativamente na grande maioria da UE (incluindo novos estados membros da UE)
e países da OCDE. A análise de diferentes eficiências (orientadas para a produção) (sob VRS
) mostra que Japão, Coréia e Finlândia parecem ser os países mais eficientes
tentativas no campo da educação, enquanto a Suíça e a Holanda dominam em
o campo do setor de P&D. Ao focar apenas nos novos estados membros da UE, Hungria,
A Estônia e a Eslovênia parecem ter bons desempenhos de eficiência no campo da educação primária,
ensino médio e superior, respectivamente. Por outro lado, Chipre e Hungria
dominam no campo do setor de P&D, mesmo que por razões diferentes. Os resultados empíricos
também sugerem que, em geral, os novos estados membros da UE mostram eficiência relativamente alta em
ensino superior, enquanto estão bastante atrasados nas medidas de eficiência de P&D. Em suma, o
A análise encontra evidências de que a maioria dos novos estados membros da UE tem um grande potencial
para aumentar a eficiência nos gastos (públicos) de recursos limitados de educação e pesquisa e desenvolvimento.
No entanto, algumas limitações do estudo empírico apresentado devem ser apontadas.
Em primeiro lugar, as aplicações das técnicas apresentadas são dificultadas pela falta de dados adequados
para aplicar essas técnicas. Dados de qualidade são necessários porque as técnicas disponíveis
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medir a eficiência são sensíveis a valores extremos e podem ser influenciados por fatores exógenos.
fatores. De fato, uma ineficiência substancial pode ser simplesmente um reflexo da
fatores (como clima, histórico socioeconômico etc.). Isso também sugere aplicar
uma combinação de técnicas para medir a eficiência. Em segundo lugar, a definição precisa de
entradas, saídas e resultados podem influenciar significativamente os resultados. Finalmente, parece
É importante ter em mente que, usando uma abordagem não paramétrica, e apesar do DEA
Sendo uma metodologia estabelecida e válida, as diferenças entre países não são estatisticamente
avaliadas periodicamente, o que pode ser considerado uma limitação dessa metodologia. Conseqüentemente,
é claramente necessária mais investigação para eliminar as deficiências acima referidas,
testar a influência dos fatores ambientais na educação e na eficiência do setor de P&D.
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Aleksander ARISTOVNIK é professor associado do Departamento de Economia do Setor Público
na Faculdade de Administração (Universidade de Ljubljana, Eslovênia). Suas áreas de interesse em pesquisa
compass Economia do Setor Público, Economia Internacional, Finanças Internacionais e Economia da
a UE. Ele participou ativamente de mais de trinta conferências internacionais em todo o mundo e
publicou muitos artigos profissionais e científicos em várias publicações nacionais e internacionais reconhecidas
publicações (Eastern European Economics, Journal of Economics, South-Eastern Europe Journal of
Economia, Transformações em Negócios e Economia,etc.), recentemente. Ele também é membro de
várias associações e organizações internacionais (por exemplo, Associação Econômica Européia,
Associação de Estudos, INFER).